详解批处理框架之Spring Batch

详解批处理框架之Spring Batch

目录一、Spring Batch的概念知识1.1、分层架构1.2、关键概念1.2.1、JobRepository1.2.2、任务启动器JobLauncher1.2.3、任务Job1.2.4、步骤Step1.2.5、输入——处理——输出二、代码实例2.1、基本框架2.2、输入——处理——输出2.2.1、读取ItemReader2.2.2、处理ItemProcessor2.2.3、输出ItremWriter2.3、Step2.4、Job2.5、运行三、监听Listener

一、Spring Batch的概念知识

1.1、分层架构

Spring Batch的分层架构图如下：

可以看到它分为三层，分别是：

Application应用层：包含了所有任务batch jobs和开发人员自定义的代码，主要是根据项目需要开发的业务流程等。

Batch Core核心层：包含启动和管理任务的运行环境类，如JobLauncher等。

Batch Infrastructure基础层：上面两层是建立在基础层之上的，包含基础的读入reader和写出writer、重试框架等。

1.2、关键概念

理解下图所涉及的概念至关重要，不然很难进行后续开发和问题分析。

1.2.1、JobRepository

专门负责与数据库打交道，对整个批处理的新增、更新、执行进行记录。所以Spring Batch是需要依赖数据库来管理的。

1.2.2、任务启动器JobLauncher

负责启动任务Job。

1.2.3、任务Job

Job是封装整个批处理过程的单位，跑一个批处理任务，就是跑一个Job所定义的内容。

上图介绍了Job的一些相关概念：

Job：封装处理实体，定义过程逻辑。

JobInstance：Job的运行实例，不同的实例，参数不同，所以定义好一个Job后可以通过不同参数运行多次。

JobParameters：与JobInstance相关联的参数。

JobExecution：代表Job的一次实际执行，可能成功、可能失败。

所以，开发人员要做的事情，就是定义Job。

1.2.4、步骤Step

Step是对Job某个过程的封装，一个Job可以包含一个或多个Step，一步步的Step按特定逻辑执行，才代表Job执行完成。

通过定义Step来组装Job可以更灵活地实现复杂的业务逻辑。

1.2.5、输入——处理——输出

所以，定义一个Job关键是定义好一个或多个Step，然后把它们组装好即可。而定义Step有多种方法，但有一种常用的模型就是输入——处理——输出，即Item Reader、Item Processor和Item Writer。比如通过Item Reader从文件输入数据，然后通过Item Processor进行业务处理和数据转换，最后通过Item Writer写到数据库中去。

Spring Batch为我们提供了许多开箱即用的Reader和Writer，非常方便。

二、代码实例

理解了基本概念后，就直接通过代码来感受一下吧。整个项目的功能是从多个csv文件中读数据，处理后输出到一个csv文件。

2.1、基本框架

添加依赖：

org.springframework.boot

spring-boot-starter-batch

com.h2database

h2

runtime

需要添加Spring Batch的依赖，同时使用H2作为内存数据库比较方便，实际生产肯定是要使用外部的数据库，如Oracle、PostgreSQL。

入口主类：

@SpringBootApplication

@EnableBatchProcessing

public class PkslowBatchJobMain {

public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(PkslowBatchJobMain.class, args);

}

}

也很简单，只是在Springboot的基础上添加注解@EnableBatchProcessing。

领域实体类Employee：

package com.pkslow.batch.entity;

public class Employee {

String id;

String firstName;

String lastName;

}

对应的csv文件内容如下：

id,firstName,lastName

1,Lokesh,Gupta

2,Amit,Mishra

3,Pankaj,Kumar

4,David,Miller

2.2、输入——处理——输出

2.2.1、读取ItemReader

因为有多个输入文件，所以定义如下：

@Value("input/inputData*.csv")

private Resource[] inputResources;

@Bean

public MultiResourceItemReader multiResourceItemReader()

{

MultiResourceItemReader resourceItemReader = new MultiResourceItemReader();

resourceItemReader.setResources(inputResources);

resourceItemReader.setDelegate(reader());

return resourceItemReader;

}

@Bean

public FlatFileItemReader reader()

{

FlatFileItemReader reader = new FlatFileItemReader();

//跳过csv文件第一行，为表头

reader.setLinesToSkip(1);

reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper() {

{

setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {

{

//字段名

setNames(new String[] { "id", "firstName", "lastName" });

}

});

setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper() {

{

//转换化后的目标类

setTargetType(Employee.class);

}

});

}

});

return reader;

}

这里使用了FlatFileItemReader，方便我们从文件读取数据。

2.2.2、处理ItemProcessor

为了简单演示，处理很简单，就是把最后一列转为大写：

public ItemProcessor itemProcessor() {

return employee -> {

employee.setLastName(employee.getLastName().toUpperCase());

return employee;

};

}

2.2.3、输出ItremWriter

比较简单，代码及注释如下：

private Resource outputResource = new FileSystemResource("output/outputData.csv");

@Bean

public FlatFileItemWriter writer()

{

FlatFileItemWriter writer = new FlatFileItemWriter<>();

writer.setResource(outputResource);

//是否为追加模式

writer.setAppendAllowed(true);

writer.setLineAggregator(new DelimitedLineAggregator() {

{

//设置分割符

setDelimiter(",");

setFieldExtractor(new BeanWrapperFieldExtractor() {

{

//设置字段

setNames(new String[] { "id", "firstName", "lastName" });

}

});

}

});

return writer;

}

2.3、Step

有了Reader-Processor-Writer后，就可以定义Step了：

@Bean

public Step csvStep() {

return stepBuilderFactory.get("csvStep").chunk(5)

.reader(multiResourceItemReader())

.processor(itemProcessor())

.writer(writer())

.build();

}

这里有一个chunk的设置，值为5，意思是5条记录后再提交输出，可以根据自己需求定义。

2.4、Job

完成了Step的编码，定义Job就容易了：

@Bean

public Job pkslowCsvJob() {

return jobBuilderFactory

.get("pkslowCsvJob")

.incrementer(new RunIdIncrementer())

.start(csvStep())

.build();

}

2.5、运行

完成以上编码后，执行程序，结果如下：

成功读取数据，并将最后字段转为大写，并输出到outputData.csv文ZKNDm件。

三、监听Listener

可以通过Listener接口对特定事件进行监听，以实现更多业务功能。比如如果处理失败，就记录一条失败日志；处理完成，就通知下游拿数据等。

我们分别对Read、Process和Write事件进行监听，对应分别要实现ItemReadListener接口、ItemZKNDmProcessListener接口和ItemWriteListener接口。因为代码比较简单，就是打印一下日志，这里只贴出ItemWriteListener的实现代码：

public class PkslowWriteListener implements ItemWriteListener {

private static final Log logger = LogFactory.getLog(PkslowWriteListener.class);

@Override

public void beforeWrite(List extends Employee> list) {

logger.info("beforeWrite: " + list);

}

@Override

public void afterWrite(List extends Employee> list) {

logger.info("afterWrite: " + list);

}

@Override

public void onWriteError(Exception e, List extends Employee> list) {

logger.info("onWriteError: " + list);

}

}

把实现的监听器listener整合到Step中去：

@Bean

public Step csvStep() {

return stepBuilderFactory.get("csvStep").chunk(5)

.reader(multiResourceItemReader())

.listener(new PkslowReadListener())

.processor(itemProcessor())

.listener(new PkslowProcessListener())

.writer(writer())

.listener(new PkslowWriteListener())

.build();

}

执行后看一下日志：

这里就能明显看到之前设置的chunk的作用了。Writer每次是处理5条记录，如果一条输出一次，会对IO造成压力。

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